大数据Hive--函数

一、函数

1.1 函数简介

Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户进行使用，类似于Java中的函数。

好处：避免用户反复写逻辑，可以直接拿来使用。

Hive提供了大量的内置函数，按照其特点可大致分为如下几类：单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口函数。

• 以下命令可用于查询所有内置函数的相关信息：

1）查看系统内置函数

show functions;

2）查看内置函数用法

desc function upper;

3）查看内置函数详细信息

desc function extended upper;

1.2 单行函数

单行函数的特点是一进一出，即输入一行，输出一行。

单行函数按照功能可分为如下几类: 日期函数、字符串函数、集合函数、数学函数、流程控制函数等。

1.2.1 算术运算函数

1.2.2 数值函数

1）round：四舍五入

select round(3.3);   3

2）ceil：向上取整

``select ceil(3.1) ;   4

3）floor：向下取整

select floor(4.8);  4

1.2.3 字符串函数

1）substring：截取字符串

语法一：substring(string A, int start) 
返回值：string 
说明：返回字符串A从start位置到结尾的字符串

语法二：substring(string A, int start, int len) 
返回值：string
说明：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串

（1）获取第二个字符以后的所有字符

select substring("shanghai",2);
输出: hanghai

（2）从第3个字符开始，向后获取2个字符

select substring("shanghai",3,2);
输出: an

2）replace ：替换

语法：replace(string A, string B, string C) 
返回值：string
说明：将字符串A中的子字符串B替换为C。

3）regexp_replace：正则替换

语法：regexp_replace(string A, string B, string C) 
返回值：string
说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在有些情况下要使用转义字符。

select regexp_replace('100-200', '(\\d+)', 'num') 
输出：num-num

4）regexp：正则匹配

语法：字符串 regexp 正则表达式
返回值：boolean
说明：若字符串符合正则表达式，则返回true，否则返回false。

（1）正则匹配成功，输出true

select 'dfsaaaa' regexp 'dfsa+'
输出：true

（2）正则匹配失败，输出false

select 'dfsaaaa' regexp 'dfsb+';
输出：false

5）repeat：重复字符串

语法：repeat(string A, int n)
返回值：string
说明：将字符串A重复n遍。

6）split ：字符串切割

语法：split(string str, string pat) 
返回值：array
说明：按照正则表达式pat匹配到的内容分割str，分割后的字符串，以数组的形式返回。

7）nvl ：替换null值

语法：nvl(A,B) 
说明：若A的值不为null，则返回A，否则返回B。 

select nvl(null,1); 
输出：1

8）concat ：拼接字符串

语法：concat(string A, string B, string C, ……) 
返回：string
说明：将A,B,C……等字符拼接为一个字符串

select concat('beijing','-','shanghai','-','shenzhen');
输出：beijing-shanghai-shenzhen

9）concat_ws：以指定分隔符拼接字符串或者字符串数组

语法：concat_ws(string A, string…| array(string)) 
返回值：string
说明：使用分隔符A拼接多个字符串，或者一个数组的所有元素。

select concat_ws('-','beijing','shanghai','shenzhen');
输出：beijing-shanghai-shenzhen

10）get_json_object：解析json字符串

语法：get_json_object(string json_string, string path) 
返回值：string
说明：解析json的字符串json_string，返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。

（1）获取json数组里面的数据

select get_json_object('[{"name":"大海","sex":"男","age":"25"},{"name":"小张","sex":"男","age":"47"}]','$.[0]');
输出：{"name":"大海","sex":"男","age":"25"}

1.2.4 日期函数

1）unix_timestamp：返回当前或指定时间的时间戳

语法：unix_timestamp() 
返回值：bigint 

select unix_timestamp('2022/08/08 08-08-08','yyyy/MM/dd HH-mm-ss');  
输出：1659946088
-- 说明：-前面是日期后面是指，日期传进来的具体格式 

2）from_unixtime：转化UNIX时间戳（从 1970-01-01 00:00:00 UTC 到指定时间的秒数）到当前时区的时间格式

语法：from_unixtime(bigint unixtime[, string format]) 
返回值：string 

select from_unixtime(1659946088);   
输出：2022-08-08 08:08:08

3）current_date：当前日期

select current_date;     
输出：2024-01-01

4）current_timestamp：当前的日期加时间，并且精确的毫秒

select current_timestamp;   
输出：2024-01-01 15:32:22.402

5）month：获取日期中的月

语法：month (string date) 
返回值：int 

select month('2022-08-08 08:08:08');
输出：8

6）day：获取日期中的日

语法：day (string date) 
返回值：int 

select day('2022-08-08 08:08:08')    
输出：8

7）hour：获取日期中的小时

语法：hour (string date) 
返回值：int 

select hour('2022-08-08 08:08:08');   
输出：8

8）datediff：两个日期相差的天数（结束日期减去开始日期的天数）

语法：datediff(string enddate, string startdate) 
返回值：int 

select datediff('2021-08-08','2022-10-09');     
输出：-427

9）date_add：日期加天数

语法：date_add(string startdate, int days) 
返回值：string 	
说明：返回开始日期 startdate 增加 days 天后的日期

select date_add('2022-08-08',2);   
输出：2022-08-10

10）date_sub：日期减天数

语法：date_sub (string startdate, int days) 
返回值：string 
说明：返回开始日期startdate减少days天后的日期。

select date_sub('2022-08-08',2);    
输出：2022-08-06

11）date_format:将标准日期解析成指定格式字符串

select date_format('2022-08-08','yyyy年-MM月-dd日')   
输出：2022年-08月-08日

1.2.5 流程控制函数

1）case when：条件判断函数

语法一：case when a then b [when c then d]* [else e] end 
返回值：T 
说明：如果a为true，则返回b；如果c为true，则返回d；否则返回 e 

语法二： case a when b then c [when d then e]* [else f] end 
返回值: T 
说明：如果a等于b，那么返回c；如果a等于d，那么返回e；否则返回f 

2）if: 条件判断，类似于Java中三元运算符

语法：if（boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
返回值：T 
说明：当条件testCondition为true时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull

（1）条件满足，输出正确

select if(10 > 5,'正确','错误'); 
输出：正确

（2）条件满足，输出错误

select if(10 < 5,'正确','错误');
输出：错误

1.2.6 集合函数

1）size：集合中元素的个数

select size(friends) from test;  --2/2  每一行数据中的friends集合里的个数

2）map：创建map集合

语法：map (key1, value1, key2, value2, …) 
说明：根据输入的key和value对构建map类型

3）map_keys： 返回map中的key

select map_keys(map('xiaohai',1,'dahai',2));
输出：["xiaohai","dahai"]

4）map_values: 返回map中的value

select map_values(map('xiaohai',1,'dahai',2));
输出：[1,2]

5）array 声明array集合

语法：array(val1, val2, …) 
说明：根据输入的参数构建数组array类

select array('1','2','3','4');
输出：["1","2","3","4"]

6）array_contains: 判断array中是否包含某个元素

select array_contains(array('a','b','c','d'),'a');
输出：true

7）sort_array：将array中的元素排序

select sort_array(array('a','d','c'));
输出：["a","c","d"]

8）struct声明struct中的各属性

语法：struct(val1, val2, val3, …) 
说明：根据输入的参数构建结构体struct类

select struct('name','age','weight');
输出：
{"col1":"name","col2":"age","col3":"weight"}

9）named_struct声明struct的属性和值

select named_struct('name','xiaosong','age',18,'weight',80);
输出：{"name":"xiaosong","age":18,"weight":80}

1.2.7 案列演示

1.2.7.1 数据准备

1）表结构
以下是根据文中内容整理的表格，以markdown格式表示：

2）建表语句

create  table  employee(
    name string,  --姓名
    sex  string,  --性别
    birthday string, --出生年月
    hiredate string, --入职日期
    job string,   --岗位
    salary double, --薪资
    bonus double,  --奖金
    friends array<string>, --朋友
    children map<string,int> --孩子
)

3）插入数据

insert into employee  
  values('张无忌','男','1980/02/12','2022/08/09','销售',3000,12000,array('阿朱','小昭'),map('张小无',8,'张小忌',9)),
        ('赵敏','女','1982/05/18','2022/09/10','行政',9000,2000,array('阿三','阿四'),map('赵小敏',8)),
        ('宋青书','男','1981/03/15','2022/04/09','研发',18000,1000,array('王五','赵六'),map('宋小青',7,'宋小书',5)),
        ('周芷若','女','1981/03/17','2022/04/10','研发',18000,1000,array('王五','赵六'),map('宋小青',7,'宋小书',5)),
        ('郭靖','男','1985/03/11','2022/07/19','销售',2000,13000,array('南帝','北丐'),map('郭芙',5,'郭襄',4)),
        ('黄蓉','女','1982/12/13','2022/06/11','行政',12000,null,array('东邪','西毒'),map('郭芙',5,'郭襄',4)),
        ('杨过','男','1988/01/30','2022/08/13','前台',5000,null,array('郭靖','黄蓉'),map('杨小过',2)),
        ('小龙女','女','1985/02/12','2022/09/24','前台',6000,null,array('张三','李四'),map('杨小过',2))

1.2.7.2 需求

1）统计每个月的入职人数

select
    year(replace(hiredate,'/','-')) as year,
    month(replace(hiredate,'/','-')) as month,
    count(*) as count
from employee
group by year(replace(hiredate,'/','-')),month(replace(hiredate,'/','-'));

2）查询每个人的孩子的姓名

select 
name,
map_keys(children) ch_name
from 
employee; 

1.3 高级聚合函数

多进一出 （多行传入，一个行输出）。
1）普通聚合 count/sum…
2）collect_list 收集并形成list集合，结果不去重

select 
  sex,
  collect_list(job)
from
  employee
group by 
  sex
  
结果：
女	["行政","研发","行政","前台"]
男	["销售","研发","销售","前台"]

3）collect_set 收集并形成set集合，结果去重

select 
  sex,
  collect_set(job)
from
  employee
group by 
  sex
  
结果：
女	["行政","研发","前台"]
男	["销售","研发","前台"]

1.3.1 案例演示

1）每个月的入职人数以及姓名

select
  month(replace(hiredate,'/','-')) as month,
  count(*) as cn,
  Collect_list(name) as name_list
from
  employee
group by
  month(replace(hiredate,'/','-'))

1.4 炸裂函数

1.4.1 概述

1.4.2 案例演示

1.4.2.1 数据准备

1）表结构
以下是根据文中内容整理的表格，以markdown格式表示：

2）建表语句

create table movie_info(
    movie string,     --电影名称
    category string   --电影分类
) 
row format delimited fields terminated by "\t";

3）装载语句

insert overwrite table movie_info
values ("《疑犯追踪》", "悬疑,动作,科幻,剧情"),
       ("《Lie to me》", "悬疑,警匪,动作,心理,剧情"),
       ("《战狼2》", "战争,动作,灾难");

1.4.2.2 需求

1）根据上述电影信息表，统计各分类的电影数量

select
    cate,
    count(*)
from
(
    select
    movie,
    split(category,',') category
    from movie_info
) t1 lateral view explode(category) tmp as cate
group by cate;

1.5 窗口函数（开窗函数）

1.5.1 概述

• 窗口函数：能为每行数据划分一个窗口，然后对窗口范围内的数据进行计算，最后将计算结果返回给该行数据。
• 窗口函数的语法主要包括”窗口“和”函数“两部分。其中”窗口“用于定义计算范围，”函数“用于定义计算逻辑。
• 窗口范围的定义分为两种类型，一种是基于行的，一种是基于值的。
  
  
  
  
• 窗口——分区
  定义窗口范围时，可以指定分区字段，每个分区单独划分窗口。
  
• 窗口——缺省
  • over()中的三部分内容partition by、order by、(rows/range) between … and …均可省略不写。
  • partition by省略不写，表示不分区
  • order by省略不写，表示不排序
  • (rows|range) between …and …省略不写，则使用其默认值，默认值如下若over()中包含order by.，则默认值为range between unbounded preceding and current row.
  • 若over()中不包含order by.，则默认值为rows between unbounded preceding and unbounded following.
    

1.5.2 常用窗口函数

按照功能，常用窗口可划分为如下几类：聚合函数、跨行取值函数、排名函数。

1）聚合函数
max：最大值。
min：最小值。
sum：求和。
avg：平均值。
count：计数。

2）跨行取值函数
（1）lead和lag

注：lag和lead函数不支持自定义窗口。

（2）first_value和last_value

（3）排名函数

注：rank 、dense_rank、row_number不支持自定义窗口。

1.5.3 案例演示

1.5.3.1 数据准备

1）表结构

2）建表语句

create table order_info
(
    order_id     string, --订单id
    user_id      string, -- 用户id
    user_name    string, -- 用户姓名
    order_date   string, -- 下单日期
    order_amount int     -- 订单金额
);

3）装载语句

insert overwrite table order_info
values ('1', '1001', '小元', '2022-01-01', '10'),
       ('2', '1002', '小海', '2022-01-02', '15'),
       ('3', '1001', '小元', '2022-02-03', '23'),
       ('4', '1002', '小海', '2022-01-04', '29'),
       ('5', '1001', '小元', '2022-01-05', '46'),
       ('6', '1001', '小元', '2022-04-06', '42'),
       ('7', '1002', '小海', '2022-01-07', '50'),
       ('8', '1001', '小元', '2022-01-08', '50'),
       ('9', '1003', '小辉', '2022-04-08', '62'),
       ('10', '1003', '小辉', '2022-04-09', '62'),
       ('11', '1004', '小猛', '2022-05-10', '12'),
       ('12', '1003', '小辉', '2022-04-11', '75'),
       ('13', '1004', '小猛', '2022-06-12', '80'),
       ('14', '1003', '小辉', '2022-04-13', '94');

1.5.3.2 需求

1）统计每个用户截至每次下单的累积下单总额

select
    order_id,
    user_id,
    user_name,
    order_date,
    order_amount,
    sum(order_amount) over(partition by user_id order by order_date rows between unbounded preceding and current row) sum_so_far
from order_info;

2）统计每个用户截至每次下单的当月累积下单总额

select
    order_id,
    user_id,
    user_name,
    order_date,
    order_amount,
    sum(order_amount) over (partition by user_id,substring(order_date,1,7) order by order_date rows between unbounded preceding and current row )sum_so_far
from order_info;

3）为每个用户的所有下单记录按照订单金额进行排名

select
    order_id,
    user_id,
    user_name,
    order_date,
    order_amount,
    rank() over (partition by user_id order by order_amount desc) rk,
    dense_rank() over (partition by user_id order by order_amount desc) drk,
    row_number() over (partition by user_id order by order_amount desc) rn
from order_info;

1.6 自定义函数

1）Hive自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
2）当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：
（1）UDF（User-Defined-Function）
一进一出。
（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）
用户自定义聚合函数，多进一出。
类似于：count/max/min
（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
用户自定义表生成函数，一进多出。
如lateral view explode()

1.7 自定义UDF函数

0）需求
自定义一个UDF实现计算给定基本数据类型的长度，例如：

select my_len("abcd");

1）创建一个Maven工程Hive
2）导入依赖(在pom.xml中)

<dependencies>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.hive</groupId>
		<artifactId>hive-exec</artifactId>
		<version>3.1.3</version>
	</dependency>
</dependencies>

3）创建一个类

package com.atguigu.hive.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

/**
 * 我们需计算一个要给定基本数据类型的长度
 */
public class MyUDF extends GenericUDF {
    /**
     * 判断传进来的参数的类型和长度
     * 约定返回的数据类型
     */
    @Override
    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {

        if (arguments.length !=1) {
            throw  new UDFArgumentLengthException("please give me  only one arg");
        }

        if (!arguments[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.PRIMITIVE)){
            throw  new UDFArgumentTypeException(1, "i need primitive type arg");
        }

        return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;
    }

    /**
     * 解决具体逻辑的
     */
    @Override
    public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {

        Object o = arguments[0].get();
        if(o==null){
            return 0;
        }

        return o.toString().length();
    }

    @Override
    // 用于获取解释的字符串
    public String getDisplayString(String[] children) {
        return "";
    }
}

4）创建临时函数
（1）打成jar包上传到服务器/opt/module/hive/datas/myudf.jar
（2）将jar包添加到hive的classpath，临时生效

add jar /opt/module/hive/datas/myudf.jar;

（3）创建临时函数与开发好的java class关联

create temporary function my_len 
as "com.yudan.hive.udf.MyUDF";

（4）即可在hql中使用自定义的临时函数

select 
    ename,
    my_len(ename) ename_len 
from emp;

（5）删除临时函数

drop temporary function my_len;

注意：临时函数只跟会话有关系，跟库没有关系。只要创建临时函数的会话不断，在当前会话下，任意一个库都可以使用，其他会话全都不能使用。

4）创建永久函数
（1）创建永久函数
注意：因为add jar本身也是临时生效，所以在创建永久函数的时候，需要制定路径（并且因为元数据的原因，这个路径还得是HDFS上的路径）。

create function my_len2 
as "com.atguigu.hive.udf.MyUDF" 
using jar "hdfs://hadoop102:8020/udf/myudf.jar";

（2）即可在hql中使用自定义的永久函数

select 
    ename,
    my_len2(ename) ename_len 
from emp;

（3）删除永久函数

drop function my_len2;

注意：永久函数跟会话没有关系，创建函数的会话断了以后，其他会话也可以使用。

永久函数创建的时候，在函数名之前需要自己加上库名，如果不指定库名的话，会默认把当前库的库名给加上。

永久函数使用的时候，需要在指定的库里面操作，或者在其他库里面使用的话加上，库名.函数名。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-824775.html

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